Camions autonomes : l’IA sécurise la chaîne du froid

Les pertes alimentaires ne se jouent pas uniquement dans les champs. Une grande partie se décide entre l’entrepôt et le magasin, au moment où la température, les délais et les aléas de transport font basculer un produit « ultra-frais » vers un produit « à démarquer ». Et quand la demande explose (pics de fin d’année, promotions, météo instable), la logistique devient un sport de combat.

C’est pour ça que l’annonce d’un distributeur américain, Kroger, qui confie des flux « middle-mile » à des camions autonomes Gatik (caisses réfrigérées, ambiantes et surgelées) est plus qu’une actu transport. C’est un signal fort : l’IA quitte les pilotes de labo pour s’installer au cœur de la chaîne agroalimentaire, là où les minutes comptent et où l’écart de température se paie cash.

Dans cette série « Intelligence artificielle dans l’industrie manufacturière », on parle souvent de maintenance prédictive, de robotique et de contrôle qualité. Ici, on touche un prolongement naturel : l’usine (ou le centre de préparation) n’est “intelligente” que si la sortie d’usine l’est aussi.

Pourquoi le “middle-mile” est le point faible du frais

Le middle-mile, c’est le segment entre un centre de préparation/entrepôt (ou un micro-fulfillment) et les points de vente. Ce n’est ni le « dernier kilomètre » au domicile, ni le transport longue distance. Et justement, c’est souvent le parent pauvre de l’optimisation, alors que c’est lui qui conditionne la disponibilité rayon.

Concrètement, le middle-mile du frais cumule trois contraintes :

• Fenêtres de livraison serrées (les magasins veulent recevoir à des horaires compatibles avec la mise en rayon et la préparation des commandes).
• Chaîne du froid (ambiant, frais, surgelé, parfois dans le même véhicule).
• Variabilité de la demande (e-commerce alimentaire, click & collect, promotions, ruptures amont).

Résultat : beaucoup d’acteurs surdimensionnent, multiplient les trajets ou acceptent un taux de non-qualité implicite (retours, démarques, rebuts). Mon avis : ce segment est un gisement de performance sous-estimé, parce qu’il est « trop opérationnel » pour les directions data… jusqu’au jour où le CFO demande pourquoi la marge fond à vue d’œil.

Ce que change un camion autonome (et ce que ça ne change pas)

Un camion autonome de type Gatik n’est pas juste un camion sans conducteur. C’est un système cyber-physique : capteurs, logiciels de perception, planification, supervision, plus une exploitation pensée pour des trajets répétitifs.

Le vrai levier : la répétabilité et la fréquence

Dans le cas Kroger, l’objectif annoncé est clair : augmenter la fréquence, la fiabilité et la réactivité des livraisons entre un centre de préparation (CFC) et plusieurs magasins autour de Dallas. Gatik parle d’une exploitation 12 heures par jour, 7 jours sur 7.

Ce que ça permet, très concrètement :

1. Plus de créneaux de retrait le jour même côté client (click & collect), parce que le magasin est réapprovisionné plus souvent.
2. Des cut-offs de commande plus tardifs (on repousse l’heure limite), car on « rattrape » plus vite.
3. Moins de stock tampon en magasin pour tenir les pics (donc moins de casse et moins de capital immobilisé).

La chaîne du froid comme “contrat” mesurable

Les camions annoncés sont équipés d’une caisse d’environ 20 pieds compatible froid. La promesse implicite n’est pas seulement de transporter, mais de tenir la conformité température.

C’est là que l’IA devient intéressante : avec des capteurs et des modèles, on peut passer d’une chaîne du froid « supposée » à une chaîne du froid prouvable :

• suivi des courbes de température
• détection d’anomalies (porte mal fermée, arrêt trop long, panne de froid)
• corrélation avec les événements de trajet (ralentissements, détour, temps d’attente)

Pour l’agroalimentaire, ce type de traçabilité est un argument qualité… et un bouclier en cas d’audit.

Ce que l’autonomie ne résout pas toute seule

Soyons lucides : l’autonomie ne compense pas un réseau mal conçu. Si votre préparation de commandes est lente, si vos quais saturent, si vos référentiels produits sont incohérents, le camion autonome livrera… des problèmes plus vite.

Le projet doit donc être abordé comme un projet « industrie + data + opérations », pas comme un achat de matériel.

L’IA derrière les camions : perception, optimisation et exploitation

Un point qu’on oublie souvent : l’IA n’est pas qu’à bord du véhicule. Dans une approche middle-mile, la valeur se joue aussi dans l’orchestration.

Perception et sécurité opérationnelle

À bord, les systèmes utilisent typiquement une combinaison de capteurs (selon les architectures) et de modèles pour :

• détecter véhicules, piétons, obstacles
• gérer les insertions, changements de voie, intersections
• maintenir un comportement stable sur un itinéraire donné

Dans des routes récurrentes entre entrepôt et magasins, l’autonomie peut être déployée de façon plus contrôlée que sur du long-courrier. C’est une nuance importante : le middle-mile est un terrain pragmatique.

Planification : l’optimisation qui parle “frais”

L’optimisation de tournée classique ne suffit pas. Pour le frais, il faut intégrer :

• contraintes multi-températures (ambiant/frais/surgelé)
• priorités de produits à DLC courte
• heures de réception magasin
• charge des quais (entrepôt et magasins)
• conditions de circulation (heures de pointe)

Quand c’est bien fait, on obtient un effet domino positif : moins d’attente aux quais, moins de portes ouvertes, moins de dérives de température, plus de ponctualité.

Supervision et maintenance prédictive (le pont avec l’industrie manufacturière)

Dans l’industrie manufacturière, on connaît la musique : capteurs → détection d’écarts → maintenance prédictive → réduction des arrêts.

La flotte autonome suit la même logique :

• maintenance prédictive des organes véhicule (freinage, pneus, systèmes électriques)
• maintenance prédictive des équipements froid
• alertes d’exploitation (comportement anormal, dérives répétées sur un segment)

Je trouve ce pont essentiel pour les fabricants et les acteurs agroalimentaires : les compétences “usine intelligente” se réutilisent en logistique intelligente.

Pourquoi ça compte pour l’agriculture et l’agroalimentaire (pas seulement pour la grande distribution)

On pourrait se dire : « OK, c’est un sujet retail US. » En réalité, les mécanismes sont les mêmes partout où il y a du frais.

Moins de gaspillage : la performance logistique devient un KPI qualité

Quand on livre plus souvent et plus précisément, on réduit :

• les surstocks magasin (démarque)
• les ruptures (ventes perdues, substitutions)
• les rebuts liés à la température

Dans un contexte 2025 où la pression sur les coûts, l’énergie et la disponibilité produit reste élevée, le gaspillage est une ligne de coût évitable. Et l’IA est un des rares leviers capables d’agir sur plusieurs causes à la fois.

Un “from farm to shelf” plus prévisible

Pour les transformateurs et coopératives, la distribution devient plus prévisible si l’aval est mieux orchestré :

• meilleure visibilité sur les volumes à produire
• ajustement plus fin des cadences (moins de changements brutaux)
• réduction des stocks intermédiaires

Autrement dit, la logistique autonome tire la ficelle jusqu’à l’amont.

Des usages concrets au Canada et en Europe

Le modèle middle-mile (trajets réguliers, zones définies, supervision centralisée) colle bien à des réalités locales :

• liaisons entre plateformes et magasins urbains/périurbains
• navettes entre sites industriels (multi-usines)
• flux vers hubs de préparation e-commerce

La question n’est pas « est-ce que ça arrive chez nous ? » mais plutôt « sur quels corridors, avec quelle réglementation, et avec quel modèle de supervision ? ».

Comment évaluer un projet de logistique autonome : une grille simple

Si vous êtes côté agroalimentaire, manufacturing ou retail, voici une grille que j’utilise pour éviter les projets “vitrine”.

1) Choisir le bon cas d’usage (et dire non aux autres)

Les meilleurs candidats middle-mile partagent souvent ces caractéristiques :

• itinéraires stables et répétitifs
• distance courte à moyenne
• volumes réguliers
• points de livraison capables de recevoir (process quais)
• valeur élevée du service (frais, DLC courte)

2) Définir des KPI qui parlent business, pas techno

Exemples de KPI utiles :

• taux de livraison à l’heure
• fréquence de livraison par magasin/jour
• temps d’attente aux quais (minutes)
• incidents chaîne du froid (nombre / gravité)
• démarque sur produits frais (valeur)
• coût par trajet et coût par colis/roll

3) Mettre la donnée au centre (sinon, vous piloterez à l’instinct)

Pour que l’IA aide vraiment, il faut des données propres :

• horodatage départ/arrivée/attente
• télémétrie froid et événements porte
• plan de transport et contraintes magasin
• données de demande (prévisions, promotions)

Le point d’attention : l’intégration SI (WMS/TMS, référentiels produit, qualité). C’est rarement “plug-and-play”.

4) Préparer l’exploitation humaine

Même avec des véhicules autonomes, l’exploitation n’est pas autonome. Il faut prévoir :

• supervision (qui surveille, quand, avec quels seuils)
• gestion des exceptions (route bloquée, quai saturé)
• procédures qualité (température, scellés, traçabilité)
• formation et acceptation terrain

Mon expérience : la réussite se joue souvent dans les SOP, pas dans la démo.

Ce que l’annonce Kroger–Gatik raconte, en 2025

Gatik indiquait avoir déjà réalisé plus de 500 000 livraisons de commandes via ses camions autonomes depuis le début de ses opérations commerciales (démarrées en 2019). Et l’entreprise a multiplié les contrats middle-mile (distribution, épicerie) sur différents territoires.

Le message de fond est simple : l’autonomie progresse là où la valeur est mesurable et l’environnement contrôlable. Pour le frais, la valeur est très mesurable : ponctualité, température, casse, démarque, satisfaction client.

Pour notre série « IA dans l’industrie manufacturière », c’est une suite logique : après avoir instrumenté les lignes de production, on instrumente le trajet. La performance ne s’arrête pas à la porte de l’usine.

Une chaîne du froid moderne n’est pas seulement réfrigérée : elle est observée, expliquée et pilotée.

Si vous envisagez l’IA dans l’agriculture et l’agroalimentaire, je vous conseille de regarder la logistique autonome comme un projet “qualité + opérations + data”, pas comme un gadget transport. Les entreprises qui s’y prennent tôt gagneront un avantage très concret : moins de gaspillage et plus de service, même quand la demande fait des pics.

Et vous, si vous pouviez automatiser un seul maillon entre production et rayon en 2026, ce serait lequel : la prévision, la préparation, ou le middle-mile ?